本文關(guān)鍵詞：移動機器人混合路徑規(guī)劃研究　出處：《安徽工程大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：移動機器人作為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物,被廣泛應(yīng)用到航天、醫(yī)療、工業(yè)等高新技術(shù)領(lǐng)域中。路徑規(guī)劃是移動機器人技術(shù)領(lǐng)域的研究重點,具有很強的科研價值。目前,基于環(huán)境已知且障礙物是靜止的移動機器人路徑規(guī)劃的研究成果頗有許多,但對存在動態(tài)障礙物環(huán)境下的機器人路徑規(guī)劃問題仍然是個待解決的難題。本文基于所選研究課題的需求,對移動機器人在靜態(tài)環(huán)境已知但存在部分動態(tài)障礙物的環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題進行研究分析。本文針對全局路徑規(guī)劃所需的環(huán)境模型,采用柵格法構(gòu)建環(huán)境地圖;對全局路徑規(guī)劃中的傳統(tǒng)蟻群算法在進行規(guī)劃路徑時出現(xiàn)的收斂速度慢、路徑質(zhì)量差等問題,本文提出一種改進的蟻群算法。該算法首先引入一個障礙物排斥權(quán)重和新的啟發(fā)因子到路徑選擇概率中,提高了路徑避障能力,增加了路徑選擇的多樣性;通過調(diào)整局部和全局信息素的更新方式,提高了路徑搜索的效率、算法的收斂性和解的質(zhì)量;為防止算法停滯,采用交叉操作獲得新路徑,使得算法的全局搜索效率更高。通過在不同環(huán)境下進行仿真比較,該改進算法性能較于其它算法更有優(yōu)越性。針對移動機器人混合路徑規(guī)劃中的局部路徑規(guī)劃,本文采用滾動窗口法進行局部路徑規(guī)劃,并利用一種新的局部目標點的選取方式,解決原有局部目標點會使機器人進行局部規(guī)劃陷入局部極小點的問題;對線性預(yù)測模型預(yù)測動態(tài)障礙物的運動軌跡及避障策略進行了分析,并提出一種基于滾動窗口的動態(tài)規(guī)劃。通過在仿真環(huán)境中添加臨時靜態(tài)和動態(tài)障礙物,移動機器人都能夠有效及時的避開。針對全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃的缺點,本文提出一種改進蟻群算法與滾動窗口算法相結(jié)合的混合路徑規(guī)劃算法,該混合算法首先利用改進蟻群算法在全局靜態(tài)環(huán)境下進行規(guī)劃,找出一條最優(yōu)的全局路徑;然后,移動機器人在這條最優(yōu)的全局路徑上行走,采用滾動窗口法進行局部避障,同時對動態(tài)障礙物運動軌跡進行預(yù)測,做出相應(yīng)的避障行為,確保移動機器人能夠迅速實時地避開動態(tài)障礙物,當(dāng)移動機器人成功避開障礙物后,沿著原來規(guī)劃好的全局最優(yōu)路徑行駛。通過仿真實驗結(jié)果表明,移動機器人在靜態(tài)環(huán)境已知但存在部分動態(tài)障礙物的環(huán)境下能夠?qū)討B(tài)障礙物進行預(yù)測避障,最終達到目標點,完成規(guī)劃任務(wù)。
【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：1310310